資産リターンをモデル化する制約付きガンマ・ガウス混合モデル
記事 arXiv papers · 著者: Iead Rezek
サマリー
本論文は、資産リターンを記述し、価格の上昇、下落、横ばいの動きを区別するための制約付き混合モデルを提示します。ガンマ分布とガウス分布を組み合わせ、単純な分布仮定では金融データを十分に表せないことがある要因である、厚い裾と高い尖度を考慮しながら、リターンのパターンを表現します。
モデルの推定には期待値最大化法を用い、モデル次数の選択でも制約を守る必要があります。これにより、各成分の意図された解釈を保ちながら、リターン分布を構造的に当てはめる方法を提示します。抜粋ではモデルの設計と推定方法が説明されていますが、実証データ、比較結果、売買成績の根拠は示されていません。そのため、得られた情報だけでは、戦略選択や予測にどの程度役立つかを評価できません。
主なアイデア
- 資産リターンを表すため、ガンマ分布とガウス分布の制約付き混合モデルを用います。
- 各成分は、価格の上昇、下落、横ばいの動きを区別することを目的としています。
- この混合モデルは、厚い裾と高い尖度を考慮するよう設計されています。
- パラメータ推定には期待値最大化法を用います。
- モデル次数の選択では、モデルの制約を維持する必要があります。
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全文
# Constrained Mixture Models for Asset Returns Modelling # Constrained Mixture Models for Asset Returns Modelling The estimation of asset return distributions is crucial for determining optimal trading strategies. In this paper we describe the constrained mixture model, based on a mixture of Gamma and Gaussian distributions, to provide an accurate description of price trends as being clearly positive, negative or ranging while accounting for heavy tails and high kurtosis. The model is estimated in the Expectation Maximisation framework and model order estimation also respects the model's constraints.
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